सांख्यिकीय डेटा प्रोसेसिंग उनके आदेश, सामान्यीकरण और विश्लेषण के बिना असंभव है। प्राप्त किसी भी परिणाम को पहले इस रूप में लाया जाना चाहिए ताकि उनसे अधिकतम उपयोगी जानकारी निकाली जा सके। यदि बहुत अधिक डेटा प्राप्त हुआ है, तो उन्हें समूहीकृत या सारांशित करने की आवश्यकता है।
इसलिए, समूहीकरण के लिए, उन मानदंडों को निर्धारित करना आवश्यक है जिनके अनुसार प्राप्त डेटा वितरित किया जाएगा। इसी समय, न केवल दृश्यता, बल्कि प्राप्त जानकारी की संभावित उपयोगिता भी चुनी हुई विधि पर निर्भर करेगी। सही ढंग से समूहीकृत शोध परिणाम अध्ययन और विश्लेषण के लिए अधिक सुविधाजनक होते हैं।
सांख्यिकीय डेटा प्रोसेसिंग विधियों को मानव गतिविधि के कई क्षेत्रों में लागू किया जा सकता है। उन्हें 3 मुख्य प्रकारों में विभाजित किया जा सकता है:
1) सामान्य तरीके जिनका इस्तेमाल दायरे की परवाह किए बिना किया जा सकता है;
2) गतिविधि के कुछ क्षेत्रों के लिए वास्तविक प्रक्रियाओं या घटनाओं के अध्ययन से निपटने के तरीके;
3) के लिए तरीकेकुछ डेटा पर शोध।
स्पष्ट रूप से, डेटा की सांख्यिकीय प्रसंस्करण की विधि जितनी सटीक होगी, किसी विशेष स्थिति का विश्लेषण उतना ही प्रभावी होगा। यदि वैज्ञानिक परिणामों के लिए पहली विधि लागू होती है, जिसके मूल्य का मूल्यांकन केवल सामान्य वैज्ञानिक मानदंडों के अनुसार किया जाएगा, तो तीसरी विधि का उपयोग केवल किसी विशेष क्षेत्र में कुछ समस्याओं को हल करने के लिए किया जाता है।
डेटा को संसाधित करने के तरीकों के सामान्य ज्ञान के अलावा, यह जानना भी महत्वपूर्ण है कि परिणामों के साथ सर्वोत्तम तरीके से कैसे काम किया जाए। सांख्यिकीय डेटा प्रोसेसिंग में प्राप्त जानकारी की कल्पना करने के लिए तालिकाओं या ग्राफ़ का निर्माण शामिल है।
प्रारंभिक चरण में, जानकारी को एक तालिका में संक्षेपित किया जा सकता है। इसलिए, उदाहरण के लिए, प्रयोगात्मक डेटा का सांख्यिकीय प्रसंस्करण, एक सारणीबद्ध रूप में दर्ज किया गया, शोधकर्ताओं को संकेतक, माप मूल्यों, अतिरिक्त कारकों के अतिरिक्त अनावश्यक रिकॉर्ड को बचाने की अनुमति देता है जो प्रयोग के पाठ्यक्रम को प्रभावित करते हैं। तालिकाओं में, न केवल अध्ययन या प्रयोग के डेटा को रिकॉर्ड करना सुविधाजनक है, बल्कि मध्यवर्ती और मुख्य परिणामों को संक्षेप में प्रस्तुत करना भी है। सच है, उनके सही निर्माण के लिए, आवश्यक संख्या में पंक्तियों और स्तंभों पर पहले से विचार करना आवश्यक है, सभी आवश्यक मापदंडों को लिख लें।
आप केवल कागज़ की शीट पर एक टेबल बना सकते हैं या तुरंत कंप्यूटर में डेटा दर्ज कर सकते हैं। दूसरा विकल्प आपको प्राप्त डेटा को सही तरीके से जल्दी से सॉर्ट करने, सबसे बड़ा या इसके विपरीत, सबसे छोटा मान खोजने, योग करने या औसत मूल्य खोजने की अनुमति देगाचयनित परिणाम समूह।
यह मत भूलो कि यदि सक्षम सांख्यिकीय डेटा प्रोसेसिंग के लिए कई तालिकाओं की आवश्यकता होती है, तो उन्हें क्रमांकित किया जाना चाहिए और प्रत्येक के लिए एक अद्वितीय नाम का आविष्कार किया जाना चाहिए।
ग्राफ़ डेटा रिकॉर्ड करने का एक अधिक दृश्य तरीका है। वे विभिन्न मात्राओं के बीच संबंध को दृष्टिगत रूप से दिखाते हैं, जिससे अध्ययन के परिणामों को समझना आसान हो जाता है।
तालिकाओं और ग्राफ़ के निर्माण के बुनियादी सिद्धांतों को जानकर, आप प्राप्त डेटा को जल्दी और कुशलता से संसाधित कर सकते हैं।
